
% $Header: /home/vedranm/bitbucket/beamer/solutions/conference-talks/conference-ornate-20min.en.tex,v 90e850259b8b 2007/01/28 20:48:30 tantau $

\documentclass{beamer}

% This file is a solution template for:

% - Talk at a conference/colloquium.
% - Talk length is about 20min.
% - Style is ornate.



% Copyright 2004 by Till Tantau <tantau@users.sourceforge.net>.
%
% In principle, this file can be redistributed and/or modified under
% the terms of the GNU Public License, version 2.
%
% However, this file is supposed to be a template to be modified
% for your own needs. For this reason, if you use this file as a
% template and not specifically distribute it as part of a another
% package/program, I grant the extra permission to freely copy and
% modify this file as you see fit and even to delete this copyright
% notice.


\mode<presentation>
{
  \usetheme{Singapore}
  % or ...

  \setbeamercovered{transparent}
  % or whatever (possibly just delete it)
}

\date{29 de Novembro de 2010}
\usepackage[english]{babel}
% or whatever

\usepackage[utf8]{inputenc}
% or whatever

\usepackage{times}
\usepackage[T1]{fontenc}
% Or whatever. Note that the encoding and the font should match. If T1
% does not look nice, try deleting the line with the fontenc.


\title{Projeto de Aplicação}

\subtitle{Forest Fires}

\author{Lívia Simões \\ Raphael Ottoni}
% - Give the names in the same order as the appear in the paper.
% - Use the \inst{?} command only if the authors have different
%   affiliation.
\institute{Mineração de Dados \\ DCC - UFMG}

% - Either use conference name or its abbreviation.
% - Not really informative to the audience, more for people (including
%   yourself) who are reading the slides online

%\subject{Robótica/Inteligência Artificial}
% This is only inserted into the PDF information catalog. Can be left
% out.



% If you have a file called "university-logo-filename.xxx", where xxx
% is a graphic format that can be processed by latex or pdflatex,
% resp., then you can add a logo as follows:

% \pgfdeclareimage[height=0.5cm]{university-logo}{university-logo-filename}
% \logo{\pgfuseimage{university-logo}}



% Delete this, if you do not want the table of contents to pop up at
% the beginning of each subsection:
\AtBeginSubsection[]
{
  \begin{frame}<beamer>{Sumário}
    \tableofcontents[currentsection,currentsubsection]
  \end{frame}
}


% If you wish to uncover everything in a step-wise fashion, uncomment
% the following command:

%\beamerdefaultoverlayspecification{<+->}


\begin{document}

\begin{frame}
  \titlepage
\end{frame}

\begin{frame}{Sumário}
  \tableofcontents
  % You might wish to add the option [pausesections]
\end{frame}


% Structuring a talk is a difficult task and the following structure
% may not be suitable. Here are some rules that apply for this
% solution:

% - Exactly two or three sections (other than the summary).
% - At *most* three subsections per section.
% - Talk about 30s to 2min per frame. So there should be between about
%   15 and 30 frames, all told.

% - A conference audience is likely to know very little of what you
%   are going to talk about. So *simplify*!
% - In a 20min talk, getting the main ideas across is hard
%   enough. Leave out details, even if it means being less precise than
%   you think necessary.
% - If you omit details that are vital to the proof/implementation,
%   just say so once. Everybody will be happy with that.

\section{Pré-Processamento}
\begin{frame}{Descrição da base}
  \begin{itemize}
  \item Extraída do \textbf{UCI - Machine Learning Repository}
\item Contém dados sobre incêndios que ocorreram na região noroeste de Portugal
\item Os atributos se referem a dados meteorológicos, temporais e outros
  \end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Distribuição da base}
\begin{figure}
 \centering
 \includegraphics[scale=0.3]{./data_distr.png}
 % data_distr.png: 1024x530 pixel, 72dpi, 36.12x18.69 cm, bb=0 0 1024 530
 \caption{Distribuição dos dados para cada um dos atributos}
 \label{fig:DataDistr}
\end{figure}

\end{frame}

\begin{frame}{Atributos na base}
\scriptsize 
\begin{tabular}{|c|c|}
\hline
 \textbf{Atributo}&\textbf{Descrição}\\
\hline
\textit{X} & Abcissa  variando de 1 \-9 relativa à divisão do mapa do parque\\
\hline
\textit{Y} & Ordenada variando de 2 \- 9 relativa à divisão do mapa do parque\\\hline
\textit{Month} & Mês em que ocorreu a queimada\\\hline
\textit{Day} & Dia da semana em que ocorreu a queimada\\\hline
\textit{FFMC} &Indice de  teor de umidade de camadas orgânicas
\\\hline
\textit{DMC} & Outro indice de  teor de umidade de camadas orgânicas 
\\\hline
\textit{DC} & Outro indice de teor de umidade de camadas orgânicas.
\\\hline
\textit{ISI} & Indice relativo a velocidade de propagação do fogo.
\\\hline
\textit{Temp} &Temperatura em graus Celsius \\\hline
\textit{RH} &Umidade relativa do ar em porcentagens 
\\\hline
\textit{Wind} &Velocidade do vento em Km/h
 \\\hline
\textit{Rain} & Precipitação em $mm/M_2$ (30 minutos antes) 
\\\hline
\textit{Area} &Área da floresta queimada em hectares
\\\hline
\end{tabular}
\end{frame}

\begin{frame}{Pré-processamento}
\scriptsize
  \begin{itemize}
  \item Para adequar os dados aos estudos que seriam feitos, fizemos modificações nas suas representações diminuindo o domínio de
alguns deles. Segue as modificações:\\
 \begin{tabular}{|c|c|}
\hline
\textbf{Atributo}&\textbf{Modificação}\\
\hline
\textit{FFMC} & intervalos de 10 a 10, entre 10 e 90
\\\hline
\textit{DMC } & intervalos de 30 a 30, entre 0 e 290
\\\hline
\textit{DC} & intervalos de 100 a 100, entre 0 e 800
\\\hline
\textit{ISI} & intervalos de 2 a 2, entre 0 e 56
\\\hline
\textit{Temp} & 0-10 `frio`, 10-20 `normal` e $>$30 `quente`
\\\hline
\textit{RH} & 0-60 `seco`, 60-80 `normal`, $>$`úmido`
\\\hline
\textit{Wind} & 0-3 `brisa leve`, 3-6 `moderado, $>$6 `ventania`
\\\hline
\textit{Rain} & $<$ 1 `não chuva`, 1-3 `garoa` e $>$3 `chuva` 
\\\hline
\textit{Area} & $<$1 `pequeno`, 1-100 `médio` e $>$ 100 `grande`
\\\hline
\end{tabular}
   \end{itemize}
\end{frame}

\section{Mineração dos Dados}
\begin{frame}{Hipóteses}
 \begin{itemize}
  \item As seguintes hipótese foram levantadas:
\begin{enumerate}
 \item Acredita-se que nos meses mais secos e de temperaturas mais altas a quantidade de queimadas é maior.
\item Acredita-se que a intensidade do incêndio está diretamente associada com a velocidade do vento e a umidade relativa.
\item Acredita-se que, pelo fato dos dados serem de um parque natual aberto ao público, o elemento humano seja grande
influenciador nas queimadas. Portanto supõe-se que os incêndios sejam mais comuns aos finais de semana, quando o parque recebe
mais visitas.
\end{enumerate}
\item O objetivo da mineração de dados é verificar se essa hipóteses são verdadeiras e quais são as relações existentes entre
os atributos na base.
 \end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}{Mineração dos Dados}
 \begin{itemize}
  \item Para verificar a validade das hipóteses mencionadas, o algoritmo de mineração de dados escolhido foi o \textit{Apriori}.
%explicar como foi feita a mineração
 \end{itemize}
\end{frame}

\section{Análise dos Resultados}
\begin{frame}[fragile]{Resultados}
\frametitle{Hipótese 1}
\scriptsize
\begin{verbatim}
   lhs             rhs            support confidence      lift
1  {}           => {"sep"}      0.3320463  0.3320463 1.0000000
2  {}           => {"aug"}      0.3552124  0.3552124 1.0000000
3  {}           => {"t_quente"} 0.4459459  0.4459459 1.0000000
4  {}           => {"medio"}    0.4478764  0.4478764 1.0000000
5  {}           => {"t_normal"} 0.4826255  0.4826255 1.0000000
6  {}           => {"pequeno"}  0.5289575  0.5289575 1.0000000
7  {}           => {"seco"}     0.8281853  0.8281853 1.0000000
8 {"seco",                                                   
    "t_quente"} => {"medio"}    0.2104247  0.4932127 1.1012248
9 {"sep"}      => {"medio"}    0.1621622  0.4883721 1.0904170
10 {"aug"}      => {"medio"}    0.1525097  0.4293478 0.9586301

\end{verbatim}
\end{frame}

\section{Análise dos Resultados}
\begin{frame}[fragile]{Resultados}
\frametitle{Hipótese 2}
\scriptsize
\begin{verbatim}
   lhs             rhs            support confidence      lift
1 {}             => {"moderado"}   0.5752896  0.5752896 1.0000000
2 {"moderado"}   => {"medio"}      0.2567568  0.4463087 0.9964997
3 {"seco"}       => {"medio"}      0.3725869  0.4498834 1.0044812
4 {"moderado",                                                   
    "seco"}       => {"medio"}      0.2123552  0.4435484 0.9903365
\end{verbatim}
\end{frame}
\section{Análise dos Resultados}
\begin{frame}[fragile]{Resultados}
\frametitle{Hipótese 3}
\scriptsize
\begin{verbatim}
   lhs             rhs            support confidence      lift
1  {}          => {"sat"}     0.1621622  0.1621622 1.0000000
2  {}          => {"fri"}     0.1640927  0.1640927 1.0000000
3  {}          => {"sun"}     0.1833977  0.1833977 1.0000000
4  {}          => {"sep"}     0.3320463  0.3320463 1.0000000
5  {}          => {"aug"}     0.3552124  0.3552124 1.0000000
6  {}          => {"medio"}   0.4478764  0.4478764 1.0000000
7  {}          => {"pequeno"} 0.5289575  0.5289575 1.0000000
8  {"sep"}     => {"medio"}   0.1621622  0.4883721 1.0904170
9  {"medio"}   => {"sep"}     0.1621622  0.3620690 1.0904170
10 {"sep"}     => {"pequeno"} 0.1583012  0.4767442 0.9012901
11 {"pequeno"} => {"sep"}     0.1583012  0.2992701 0.9012901
12 {"aug"}     => {"medio"}   0.1525097  0.4293478 0.9586301
13 {"medio"}   => {"aug"}     0.1525097  0.3405172 0.9586301
14 {"aug"}     => {"pequeno"} 0.1949807  0.5489130 1.0377261
15 {"pequeno"} => {"aug"}     0.1949807  0.3686131 1.0377261
\end{verbatim}
\end{frame}
\end{document}


